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摘要: 1 package string.demo; 2 /* 需求:找到两个字符串的最长共同子串 3 * 思路: 4 * 1.先看短的那个字符串是否在长的那个字符串中,如果存在,短的那个字符串就是最大共同子串 5 * 2.如果不存在,那么就将短的那个子串进行长度递减的方式取子串,去长串中判断是否存... 阅读全文
posted @ 2015-03-02 16:44 90Zeng 阅读(1024) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 目录:线程间的通信示例等待唤醒机制等待唤醒机制的优化线程间通信经典问题:多生产者多消费者问题多生产多消费问题的解决JDK1.5之后的新加锁方式多生产多消费问题的新解决办法sleep和wait的区别停止线程的方式守护线程线程的其他知识点一、线程间的通信示例 返目录回多个线程在处理同一资源,任务却不同。... 阅读全文
posted @ 2015-03-02 00:42 90Zeng 阅读(1417) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: 目录:概述多线程的好处与弊端JVM中的多线程解析多线程的创建方式之一:继承Thread类线程的状态多线程创建的方式之二:实现Runnable接口使用方式二创建多线程的好处多线程示例线程安全问题现象线程安全问题产生的原因同步代码块同步的好处与弊端同步的前提同步函数验证同步函数的锁单例模式的线程安全问题... 阅读全文
posted @ 2015-02-27 20:14 90Zeng 阅读(4010) 评论(6) 推荐(4) 编辑
摘要: 经常为在博客园中显示公式而烦恼的同志们看过来!!什么是mathjax?答:就是在web中显示公式用的,基于JavaScript写的,关键是开源,网址http://www.mathjax.org/,至于怎么安装呢?英文好的读者可以自己去读,英文不好,就听我忽悠,万一成功了呢?哈哈哈。。放心啦,我也是读... 阅读全文
posted @ 2015-01-13 21:51 90Zeng 阅读(1754) 评论(2) 推荐(4) 编辑
摘要: 1. 交换排序的基本思想两两比较key值,如果发生逆序(排列的顺序与期望的顺序相反)就交换,知道所有对象都排序完毕!常见的3种交换排序算法:冒泡排序,shaker排序和快速排序。2. 冒泡排序设待排序列中有 n 个对象, 首先比较对象v[n-1]和v[n-2], 如果v[n-1] 4 #incl... 阅读全文
posted @ 2015-01-13 17:22 90Zeng 阅读(934) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.原理介绍希尔排序又称为缩小增量排序,由D.L.Shell在1959年提出而得名。该算法先取一个小于数据表中元素个数 n 的整数gap, 并以此作为第一个间隔,将数据分为gap个子序列,所有距离为gap的对象存放在同一个子序列中,于是数据表中的元素就被分成了gap个组,分组确定后,在每一个小组中进... 阅读全文
posted @ 2015-01-13 11:50 90Zeng 阅读(7916) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.直接插入排序直接插入排序的过程可以理解为一个固定长度的数组被分为两个集合,即已排序集合和未排序。开始时已排序集合为空,而未排序集合即为整个数组。当排序开始后插入一个对象,已排序集合元素数目加1,相应地未排序集合元素数目减1,重复插入过程直至将未排序集合清空为止,这时排序集合就是最终结果。如下图:... 阅读全文
posted @ 2015-01-12 19:26 90Zeng 阅读(3442) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.k近邻算法的思想给定一个训练集,对于新的输入实例,在训练集中找到与该实例最近的k个实例,这k个实例中的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。因为要找到最近的k个实例,所以计算输入实例与训练集中实例之间的距离是关键!k近邻算法最简单的方法是线性扫描,这时要计算输入实例与每一个训练实例的距离,当... 阅读全文
posted @ 2015-01-05 02:16 90Zeng 阅读(14778) 评论(4) 推荐(9) 编辑
摘要: 1.引言许多网站都喜欢让用户点击“喜欢/不喜欢”,“顶/反对”,也正是这种很简单的信息也可以利用起来对用户进行推荐!这里介绍一种基于网络结构的推荐系统!由于推荐系统深深植根于互联网,用户与用户之间,商品与商品之间,用户与商品之间都存在某种联系,把用户和商品都看作节点,他(它)们之间的联系看作是边,那... 阅读全文
posted @ 2014-12-27 16:43 90Zeng 阅读(6291) 评论(1) 推荐(5) 编辑
摘要: 1.引言矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是传统推荐系统最为经典的算法,思想来源于数学中的奇异值分解(SVD), 但是与SVD 还是有些不同,形式就可以看出SVD将原始的评分矩阵分解为3个矩阵,而推荐本文要介绍的MF是直接将一个矩阵分解为两个矩阵,一个包含Users 的因子... 阅读全文
posted @ 2014-12-25 10:33 90Zeng 阅读(5156) 评论(2) 推荐(6) 编辑
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